Unified Data Platforms: Der umfassende Leitfaden für modernes Datenmanagement

Glauben Sie, dass Ihre isolierten Systeme den Einsatz von KI verhindern, was zu unzufriedenen Kund:innen führt und die Produktivität beeinträchtigt? Dann sollten Sie Ihre fragmentierten Daten möglicherweise vereinheitlichen.

Der Leitfaden erklärt Unified Data Platforms, erläutert deren Vorteile und Herausforderungen und bietet Ihnen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur effektiven Vereinheitlichung.

Eine Unified Data Platform, auch Unified Platform genannt, empfängt, speichert, bereinigt und verwaltet Daten aus Systemen wie E-Commerce-Plattformen, ERPs, Webmanagementsystemen, CRMs, Content-Management-Systemen (CMS), mobilen Apps, Data Warehouses und Data Lakes. Eine Unified Data Platform kann das Problem „gefangener Daten“ lösen – also von isolierten Datensilos, die nur bestimmten Abteilungen zugänglich sind. Mit einer Unified Data Platform lassen sich interne und externe System- und App-Daten erfassen. Mitarbeiter:innen verschiedener Teams können sie nutzen, sodass alle Zugriff auf dieselbe Single Source of Truth haben. Das verbessert die operative Effizienz und steigert die Produktivität.

In Bezug auf Kundendaten kann eine Customer Data Platform (CDP) die Verkaufshistorien, Web-Browsing-Daten und Interaktionen mit dem Kundendienst vereinheitlichen. Dafür sammelt sie Daten aus Ihrem CRM, Ihren Marketingsystemen, Ihren Plattformen zur Anzeigenverwaltung und Ihren Data Warehouses. In dem Fall soll Ihnen die Vereinheitlichung letztlich einen vollständigen Überblick über die Kundenprofile verschaffen – Sie sollen alle Informationen einsehen können, die Sie über Ihre Kund:innen gesammelt haben. Ebenso wichtig ist, dass eine Unified Data Platform diese Profile durch Aktualisierungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit auf dem neuesten Stand halten kann.

Im Grunde besteht eine Unified-Data-Platform-Architektur aus diesen drei Ebenen.

1. Datenerfassung (oder Ingestion). Sie können Daten auf verschiedene Weise in Ihre Unified Platform einspeisen: Batch Ingestion, Streaming von Echtzeit- oder nahezu Echtzeitdaten und bidirektionale Föderation . Batch-Ingestion-Technologien wie ETL verschieben Daten in Stapeln und erstellen eine Kopie am neuen Speicherort. Streaming-Technologien wie Zero Copy bewegen oder kopieren Daten nicht physisch. Stattdessen erstellen sie „virtuelle Tabellen“, die den Datenentwurf für beide Systeme beschreiben und ihn gleichzeitig für beide Systeme zugänglich machen.
2. Datenintegration. Dieser Schritt umfasst üblicherweise die Normalisierung und Harmonisierung von Daten, um sie für Analysen, KI und agentenbasierte KI vorzubereiten. Unified Data Platforms können unstrukturierte, strukturierte und semistrukturierte Daten integrieren – jeweils mit eigenem internen Format und eigenen Anforderungen. Dazu erstellen sie ein gemeinsames Standardformat, mit dem Analysen, KI-Anwendungen und KI-Agenten arbeiten können. Zusammen mit der Datenbereinigung sind das die wichtigsten Ziele der Datenharmonisierung. Normalisierung umfasst Standardisierungen wie das Hinzufügen von Bindestrichen oder das Erweitern von Abkürzungen, falls nötig – beispielsweise, wenn aus 8009559090 die Nummer 800-955-9090 wird.
3. Analysen und KI. Auf der obersten Ebene einer Unified-Data-Architektur befinden sich in der Regel die Datenanalyse und die KI. Sie können saubere, harmonisierte Daten analysieren, um beispielsweise die Umsätze der nächsten Saison oder die Wahrscheinlichkeit einer Pandemie aufgrund eines Virusausbruchs vorherzusagen. KI-Agenten, die auf einheitlichen Daten beruhen, können im Kundendienst beraten, mit Kund:innen kommunizieren und Bestellungen bearbeiten oder Ihre nächste Marketingkampagne entwickeln.

Wenn Sie Daten verschieben oder kopieren, kann das Fehler verursachen und die Datenverwaltung, Sicherheit und den Datenschutz erschweren. Deshalb bieten Unified Data Platforms normalerweise Tools, um Sicherheit, Datenschutz und Governance zu verwalten.

Für viele CIOs und Führungskräfte sind isolierte, disparate Daten das größte Hindernis, um sich auf KI vorzubereiten, die betriebliche Effizienz zu steigern und intelligente Entscheidungen zu treffen. Schauen wir uns die Vorteile von Unified Data Platforms einmal genauer an.

CIOs und CDOs brauchen KI-Initiativen, um ihre überlasteten IT-Abteilungen zu entlasten, ihre Unternehmen mit innovativen KI-Angeboten von der Konkurrenz abzuheben und das Umsatzwachstum zu sichern. Die Befürchtung, etwas zu verpassen , treibt tatsächlich die Einführung von KI voran.

Inzwischen ist allgemein bekannt, dass KI und agentenbasierte KI nur so gut sind wie die zugrunde liegenden Daten. Tatsächlich haben die meisten Unternehmen heutzutage mit Datenproblemen zu kämpfen: 98 % der IT-Abteilungen berichten von gewissen Herausforderungen bei der digitalen Transformation und 80 % nennen Datensilos als Problem.

Eine Unified Data Platform bildet das Rückgrat für Analysen und KI und versorgt KI-Algorithmen und KI-Agenten mit präzisen, harmonisierten und normalisierten Daten, die den notwendigen Kontext für eine erfolgreiche KI-Implementierung schaffen. Gemeint ist nicht nur KI, die analysieren kann, sondern auch agentenbasierte KI, die ihre Umgebung wahrnimmt und interpretiert und daraufhin agiert.

Ein Gesundheitsdienstleister kann mit KI-Agenten, die auf einheitlichen Patientendaten trainiert wurden, beispielsweise Patientenleistungen automatisiert überprüfen, um das Personal am Empfang zu entlasten und die Wartezeit zu verkürzen. ezCater setzt beispielsweise KI-Agenten ein, die auf ihrer Unified Platform trainiert wurden. Das Unternehmen hat CRM, Data Warehouse und Transaktionsdaten in eine Unified Data Platform integriert und nutzt KI-Agenten, um Bestellungen basierend auf den spezifischen Ernährungsgewohnheiten der Kund:innen zu verwalten.

Wir alle kennen das: Man sucht nach einem Dokument, findet es aber nirgends und die Frustration wächst immer mehr. Mitarbeiter:innen investieren enorm viel Zeit mit der Datensuche – Schätzungen zufolge bis zu 30 %  –, mit dem Suchen und Aufbereiten von Daten und bis zu 20 % mit doppelter Arbeit.

Wenn Sie Daten vereinheitlichen, können Sie den Zeitaufwand für die Suche nach Informationen in allen relevanten Abteilungen reduzieren. Mit einer Customer Data Platform (CDP) kann das Marketing die Ergebnisse von Kampagnen einsehen oder automatisierte Marketingkampagnen starten. Der Vertrieb kann außerdem die aktuelle Performance analysieren und Servicemitarbeiter:innen können auf die gesamte Kundenhistorie zugreifen – alles an einem Ort und in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit aktualisiert.

Isolierte Daten sind häufig doppelt vorhanden, fehlerhaft oder veraltet. Werden Daten jedoch auf der richtigen Unified Data Platform vereinheitlicht, werden sie wie bereits erwähnt dedupliziert, normalisiert und bereinigt. Zudem verfügen viele Unified Data Platforms über die erforderlichen Tools für Datenschutz, Sicherheit und Compliance.

Datenschutz bedeutet: Die Präferenzen Ihrer Kund:innen respektieren, vor der Weitergabe ihrer Daten um Zustimmung bitten und ihrem Wunsch nachkommen, Daten zu löschen oder „zu vergessen”. Das ist ein grundlegender Schritt, um ihr Vertrauen zu gewinnen.

Datensicherheit umfasst den Schutz der von Ihnen erfassten Daten vor unbefugtem Zugriff. Laut Anne Neuberger , stellvertretende nationale Sicherheitsberaterin der USA für Cyber- und Zukunftstechnologien, werden die jährlichen durchschnittlichen Kosten durch Cyberkriminalität im Jahr 2027 die Marke von 23 Billionen US-Dollar überschreiten. Neben finanziellen Verlusten kann eine Sicherheitsverletzung auch das Vertrauen Ihrer Kund:innen beeinträchtigen und Ihrem Ruf als Unternehmen schaden.

Data Governance befasst sich mit der Frage, wer zu welchem Zweck auf welche Daten zugreifen darf. Ein solides Governance-Framework ist im Zeitalter der KI noch wichtiger.

Governance, Sicherheit und Datenschutz sind keine einmalige Sache. Sie müssen Ihre Richtlinien kontinuierlich im Blick behalten und aktualisieren, damit Ihre Daten stets aktuell, konform und sicher bleiben.

Laut einem aktuellen Bericht erwarten 85 % der IT-Führungskräfte, dass IT-Entwickler:innen durch KI produktiver werden – eine große Erleichterung, da die IT-Anfragen allein im letzten Jahr um 39 % gestiegen sind.

Datensilos und Legacy-Systeme in verschiedenen Teams führen zu einem fragmentierten Datenmodell, dessen Wartung und Betrieb kostspieliger ist als eine Unified Platform. Das betrifft nicht nur die laufenden technischen Kosten und den zusätzlichen Speicherplatz. Sie müssen auch die Zeit und den Aufwand berücksichtigen, um Daten zu suchen oder zu deduplizieren. Nicht zuletzt müssen Sie die Opportunitätskosten durch den Verzicht auf KI-Initiativen einbeziehen.

Wenn Ihr Unternehmen wächst, steigt auch die Menge Ihrer Daten. Denken Sie neben den Kosten für die Speicherung der Daten in isolierten Systemen, die Sie ständig aktualisieren müssen, auch an die Skalierbarkeit und an kommende Anforderungen. Mit einer Unified Data Platform, insbesondere in der Cloud, können Sie Infrastruktur, Anwendungen und Ressourcen nahtlos skalieren, wenn Ihr Unternehmen wächst oder sich verändert.

Die Einführung einer einheitlichen Datenarchitektur und -plattform bietet zahlreiche Vorteile, ist aber nicht ganz risikofrei. In den folgenden Abschnitten befassen wir uns mit den häufigsten Herausforderungen.

Schätzungen zufolge sind bis zu 80 % der von Unternehmen erstellten oder gesammelten Daten unstrukturiert, was ihre Nutzung für Analysen und KI erheblich erschwert. Darüber hinaus sind viele Unternehmen mit Datensilos konfrontiert – insbesondere mit Legacy-Systemen mit veralteten Prozessen und Architekturen, die oft auf Mainframe-Systemen gespeichert sind.

Wenn Sie Daten aus unterschiedlichen Systemen erfolgreich zusammenführen und integrieren wollen, müssen Sie sehr genau planen und brauchen das entsprechende Know-how und richtigen Technologien. Ohne die passenden Technologien und eine angemessene Anleitung kann die Integration komplex und überfordernd erscheinen. Viele Plattformen und Data Lakehouses erleichtern heutzutage die Integration, da sie Folgendes bieten:

• Automatisierte Datenerfassung
• Unterstützung für strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten (einschließlich Bildern, Audio- und Videodateien)
• Unterstützung für fortschrittliche Integrationstools wie Zero Copy
• Skalierbarkeit bei wachsenden Anforderungen
• Zuverlässige Tools für Governance, Sicherheit und Datenschutz
• Vorlagen für bestimmte Branchen und Anwendungsfälle

Neue Technologien können für Ihr Unternehmen sehr wertvoll sein, doch letztlich hängt ihr Erfolg von den Personen ab, die sie nutzen. Und da Menschen neue Dinge oft erst verstehen und akzeptieren müssen, sollten Sie den menschlichen Aspekt Ihrer Unified Data Platform nicht außer Acht lassen.

Die Plattform erfordert Schulungen und die Mitarbeiter:innen müssen sich an neue Prozesse und Workflows gewöhnen. Deshalb sollten die Geschäftsleitung und Führungskräfte das Projekt unterstützen und fördern. Sprechen Sie mit allen Stakeholder:innen – auch über die Gründe und Vorteile der Veränderung. Das wird Ihnen vor, während und nach der Umstellung erheblich helfen.

Überlegen Sie sich genau, welche Daten Sie benötigen, und erstellen Sie rechtzeitig einen Plan. Nachfolgend finden Sie einige wichtige Schritte, die Sie beachten sollten.

1. Geschäftsziele und Datenanforderungen festlegenBehalten Sie die endgültigen Ziele im Blick, wenn Sie loslegen. Legen Sie fest, was Sie erreichen möchten und welche Daten Sie dafür benötigen.

2. Alle vorhandenen Datenquellen prüfen und mappenMit einer Bestandsaufnahme Ihrer vorhandenen Datenquellen können Sie entscheiden, welche Daten-Repositorys Sie integrieren und anschließend außer stilllegen möchten.

3. Den zukünftigen Status Ihrer Daten bestimmenEntwerfen Sie zusammen mit Ihren Stakeholder:innen den Sollzustand Ihrer Daten, Prozesse und Architektur. Dafür müssen Sie sorgfältig mit Ihren IT-Teams und externen Ressourcen (Plattformanbietern oder Berater:innen) planen.

4. Datenplattform oder interne Integration wählenWenn Ihr Unternehmen über die erforderliche Entwicklungskompetenz und notwendigen Technologien verfügt, können Sie die Datenvereinheitlichung intern durchführen. Beachten Sie aber die selbst verschuldeten Probleme, die dadurch entstehen können. Eine Drittanbieterplattform könnte die bessere Lösung sein, wenn Sie eine schnellere Integration, Skalierung und ein zügigeres Onboarding anstreben.

5. Integrationstechnologien festlegen Unabhängig davon, ob Sie eine:n Anbieter:in beauftragen oder die Integration intern durchführen: Erstellen Sie einen Plan für Ihre Datenintegration, der bestimmt, welche Integrationstools Sie verwenden, ob die Integration im Batch-Modus oder in Echtzeit erfolgen soll und welche Tools Sie später für Governance, Datenschutz und Sicherheit einsetzen werden.

6. Schulungen anbieten und die Einführung unterstützenBeginnen Sie frühzeitig mit den Schulungen und bieten Sie sie so lange an, bis sich die Mitarbeiter:innen und Stakeholder:innen mit den neuen Workflows, Prozessen und Systemen vertraut fühlen.

10. Entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen überwachen, optimieren und skalierenIhre Datenströme werden weiter zunehmen; und damit auch die Menge an Daten, die Sie erfassen, erstellen und integrieren. Die geeignete Unified Data Platform sollte mit dem Wachstum Ihres Unternehmens skalierbar sein.